Giriş | English

Yüksek Lisans > Fen Bilimleri Enstitüsü > Elektrik-elektronik Müh. (y.l.) > BİYOMEDİKALDE MAKİNE ÖĞRENME
 
Dersin adı Dersin seviyesi Dersin kodu Dersin tipi Dersin dönemi Yerel kredi AKTS kredisi Ders bilgileri
BİYOMEDİKALDE MAKİNE ÖĞRENME İkinci düzey BMM 537 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin tanımı
Ön koşul dersleri
Eğitimin dili TÜRKÇE
Koordinatör DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY BATBAT
Dersi veren öğretim eleman(lar)ı DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY BATBAT
Yardımcı öğretim eleman(lar)ı
Dersin veriliş şekli
Dersin amacı Klasik ve modern makine öğrenmesi yöntemleri ve biyomedikal veri uygulamaların araştırılması
Dersin tanımı Makine öğrenmesi yöntemleri ve uygulamaları

Dersin içeriği
1- Sınıflandırma ve regresyon nedir?
2- K en yakın komşu ve türevleri
3- İstatistik temelli sınıflandırma yöntemleri
4- Öğrenme algoritmaları
5- Destek vektör makineleri
6- Çok katmanlı algılayıcılar
7- Derin öğrenme uygulamaları
8- Geri yayılım yöntemleri
9- Resim sınıflandırma
10- Biyomedikal verilerde uygulamalar
11-
12-
13-
14-
15-
16-
17-
18-
19-
20-

Dersin öğrenme çıktıları
1- Makine öğrenmede eğitim yöntemlerinin anlaşılması
2- Katsayı belirlemede yöntemlerin incelenmesi
3- Makine öğrenme ile verilerin ele alınması
4- Sınıflandırma ve regresyon örneklerinin anlaşılması
5-
6-
7-
8-
9-
10-

*Dersin program yeterliliklerine katkı seviyesi
1- Elektrik-elektronik mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye derinlemesine ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama becerisine sahip olur.
2- Sınırlı verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle aynı veya farklı disiplinlere ait bilgileri bütünleştirebilme becerisine sahip olur.
3- Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisine sahip olur.
4- Analitik, modelleme ve deneysel esaslı süreçleri tasarlama ve uygulama becerisi kazanır ve bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisine sahip olur.
5- Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur ve gerektiğinde bunları kullanma becerisi kazanır.
6- Verilerin toplanması ve yorumlanması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir.
7- Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisine sahip olur.
8-
9-
10-
11-
12-
13-
14-
15-
16-
17-
18-
19-
20-
21-
22-
23-
24-
25-
26-
27-
28-
29-
30-
31-
32-
33-
34-
35-
36-
37-
38-
39-
40-
41-
42-
43-
44-
45-
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan öğretim faaliyetleri, öğretme metodları ve AKTS iş yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 14 3 42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 25 1 25
Ödevler 50 1 50
Sunum / Seminer hazırlama 25 1 25
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 25 1 25
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 25 1 25
Toplam iş yükü     192
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 0 0
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 100
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   100
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   0
Genel toplam   100

Önerilen veya zorunlu okuma materyalleri
Ders kitabı
Yardımcı Kaynaklar

Ders ile ilgili dosyalar